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Enregistrement W2316521424 · doi:10.3189/2014jog14j080

Measuring daily surface elevation and velocity variations across a polythermal arctic glacier using ground-based photogrammetry

2014· article· en· W2316521424 sur OpenAlexafffund
Ken Whitehead, Brian J. Moorman, Pablo Wainstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésGlacierElevation (ballistics)GeologyPhotogrammetryArcticGlobal Positioning SystemGeodesyGlacier terminusAblationThinningGlacier mass balanceRemote sensingIce streamPhysical geographyClimatologyGeomorphologyCryosphereGeographySea iceOceanographyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Twin time-lapse cameras were set up to provide a convergent view of ten targets located on the surface of an Arctic glacier, near its terminus. Using photogrammetric analysis, daily target elevations were calculated over three winters and two ablation seasons. Results show that the glacier surface level dropped by approximately 2.9 and 2.5 m respectively over the 2009 and 2010 ablation seasons. GPS measurements suggest the associated average vertical errors were 0.105 m and 0.04 m respectively. Photogrammetric measurements indicated that thinning from melting exceeded surface gains due to ice inflow by a factor of ~ 5: 1 during 2009 and 2010. Horizontal flow rates of 6–12 mm d –1 were measured photogrammetrically during autumn 2008 and compared to interpolated winter rates established from GPS measurements, with differences ranging between 7.4% and 17.2%. The availability of a continuous series of data for the duration of the study allowed the start and end dates of each ablation season to be identified, making it possible to determine the length of each balance year. The results show the utility of time-series photogrammetry for observing surface elevation changes and dynamic processes in remote glacial environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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